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龙图腾网获悉东莞市诺丽科技股份有限公司申请的专利一种关于大铁柔性弓网接触点动态识别测量方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119478798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510072041.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种关于大铁柔性弓网接触点动态识别测量方法及系统是由孙晓晗;张自强;别比龙;刘强平;张首余;欧阳天优;李建科;朱江;范忠林;朱晓东;董辉设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种关于大铁柔性弓网接触点动态识别测量方法及系统在说明书摘要公布了：一种关于大铁柔性弓网接触点动态识别测量方法及系统，其采用两过程的整体架构来实现，第一过程位于车载端，采用红外相机获取图像，灰度匹配NCC和霍夫直线检测来进行弓网接触点的识别，再进行实时快速分析将可能的超限问题数据进行保存。第二过程位于地面端的主控装置，对异常视频进行二次分析，得到最终异常告警信息。其中，第二过程采用深度学习的目标检测来实现，使用alexnet模型框架分别训练获得受电弓和接触点的模型参数用于前向推理。分两步进行，先对受电弓区域进行识别，再根据第一步结果纵向扩大部分区域后对所在区域进行弓网接触的类十字交叉点进行目标检测。本发明的实时性好、异常检测准确性高。实用性强，具有较强的推广意义。

本发明授权一种关于大铁柔性弓网接触点动态识别测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种关于大铁柔性弓网接触点动态识别测量方法，其特征在于：包括如下步骤：提供一测量系统，所述测量系统包括车载检测系统及地面分析系统，所述车载检测系统包括图像采集模块、图像处理模块、计算分析模块、判断模块、数据存储模块、数据传输模块，所述图像处理模块包括红外相机；所述地面分析系统包括深度学习模块、数据判定模块及数据库，地面分析系统设置于主控装置上； 步骤S0、对红外相机在受电弓升降平面进行标定，获得标定文件;标定文件为受电弓所在升降平面内以受电弓中心为0点，使用刻度尺采集平面点进行红外相机标定，通过采集的实际点与像素点的映射关系获得由旋转、非均匀缩放和平移三个部分组成的映射矩阵； 其中，R：旋转矩阵，T:平移向量，Sx,Sy:缩放大小； 步骤S1：采用红外相机采集图像受电弓与接触网的配合图像； 步骤S2：图像处理模块对图像进行灰度匹配，采用NCC灰度模板匹配获取受电弓位置； 步骤S3：结合受电弓位置缩小ROI为受电弓及上方区域，再利用霍夫变换直线提取接触网； 步骤S4：计算受电弓和接触网的接触点，通过灰度特征得到受电弓准确位置区域，提取受电弓最上端轮廓直线与接触线，通过两直线方程联立求解相交点，获得接触点位置坐标； 步骤S5：对结果点根据之前多帧保留的结果进行滤波操作排除异常点； 步骤S6：对结果点进行映射变换，矩阵变换得到现实坐标，获得当前的导高值和拉出值，如下所示； 其中，Px,Py:图像坐标点；Qx,Qy:结果坐标点；x：拉出，y：导高； 步骤S7：判断是否异常，若上述获得的导高值、拉出值为异常数值，则保存视频信息并传输到主控装置; 步骤S8：所述主控装置对异常视频进行识别;所述主控装置上设有控制系统，该控制系统基于深度学习对异常视频内的受电弓、接触网进行识别； 步骤S9：所述主控装置进行弓网接触点识别检测，采用深度学习类十字识别接触点，获得接触点坐标； 步骤S10：根据阈值设定判断接触点是否超限异常。

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